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带二维装箱约束的异构车辆路由问题的混合启发式算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
Contents第9-11页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究意义第11-12页
    1.3 研究现状综述第12-16页
        1.3.1 车辆路由问题第12-14页
        1.3.2 二维装箱问题第14-15页
        1.3.3 带二维装载约束的异构车辆路由问题第15-16页
    1.4 本文的内容安排第16-19页
第二章 带二维装载约束的异构车辆路由问题第19-23页
第三章 基于人工蜂群和人工免疫的混合启发式算法第23-43页
    3.1 混合搜索算法框架第23-30页
        3.1.1 人工蜂群算法第24-26页
        3.1.2 人工免疫系统算法第26-27页
        3.1.3 人工蜂群算法与人工免疫算法相结合的混合算法第27-30页
    3.2 解的表示方法第30页
    3.3 搜索空间和适应度函数第30-31页
    3.4 解的合法性检验第31页
    3.5 基于评分规则的启发式装箱算法第31-35页
        3.5.1 启发式构造算法第31-33页
        3.5.2 局部搜索第33-34页
        3.5.3 模拟退火搜索第34-35页
    3.6 初始解的构造第35-36页
        3.6.1 合法解的构造方法第35-36页
        3.6.2 随机解的构造方法第36页
    3.7 邻域变换方法第36-38页
    3.8 转轮盘选择机制第38-39页
    3.9 阴性选择与种群压缩第39-40页
        3.9.1 阴性选择第39-40页
        3.9.2 种群压缩第40页
    3.10 加速策略第40页
    3.11 算法终止准则第40-43页
第四章 混合启发式算法求解2L-HFCVRP的实验结果第43-53页
    4.1 测试数据第43-45页
    4.2 参数设定第45页
    4.3 实验结果第45-53页
第五章 混合启发式算法求解2L-CVRP的实验结果第53-65页
    5.1 问题描述第53-54页
    5.2 测试数据第54-56页
    5.3 实验结果第56-65页
第六章 总结和展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 工作展望第66-67页
参考文献第67-71页
攻读学位期间参加的项目和成果第71-73页
致谢第73页

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